Data Engineer

Michael Page — Germany · Posted ~1 day ago

Skills

Data engineering Google Cloud BigQuery dbt Data platform architecture Data pipelines Data modeling Analytics Python

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Summary ✨ AI‑Generated

Build and evolve a scalable modern data platform using Google Cloud, BigQuery, and dbt. You will design sustainable data architecture, develop robust pipelines and AI-ready data models, establish standards, and collaborate with engineering, product, and business teams to create a foundation for analytics, reporting, and future AI applications.

Highlights

Data engineering role with ownership of a modern scalable data platform. The position combines Google Cloud, BigQuery, and dbt with architectural responsibility and the opportunity to build a data foundation supporting analytics, reporting, and future AI applications.

Description

Aufbau einer skalierbaren Datenplattform mit GCP, BigQuery und dbtEntwicklung AI-fähiger Datenmodelle und Pipelines für Analytics und KI-Anwendung Firmenprofil Mein Kunde verbindet ein etabliertes Dienstleistungsumfeld mit einem konsequent technologiegetriebenen Ansatz und entwickelt digitale Lösungen, um Prozesse effizienter und intelligenter zu gestalten.Für den weiteren Ausbau der Datenlandschaft wird eine Persönlichkeit gesucht, die Data Engineering nicht nur operativ versteht, sondern eine skalierbare Plattform konzipieren und weiterentwickeln möchte. In enger Zusammenarbeit mit Engineering, Product und verschiedenen Fachbereichen entsteht dabei ein Datenfundament, das sowohl Reporting und Analytics als auch zukünftige AI-Anwendungen unterstützt. Aufgabengebiet Verantwortung für den Aufbau und die Weiterentwicklung einer modernen Data Platform auf Basis von Google Cloud, BigQuery und dbtEntwicklung einer nachhaltigen Architektur sowie Definition von Standards für Datenmodellierung und ToolingKonzeption AI-fähiger Datenmodelle, die Informationen aus verschiedenen operativen Quellsystemen konsistent zusammenführenAufbau einer einheitlichen Datenbasis für Kunden-, Objekt-, Transaktions-, Kommunikations- und MarketingdatenBereitstellung strukturierter und verlässlicher Daten für LLM- und AI-basierte AnwendungenEntwicklung und Betrieb stabiler, transparenter und wartbarer DatenpipelinesVerbesserung der Datenqualität gemeinsam mit Product, UX und den jeweiligen Fachbereichen, möglichst bereits bei der DatenerfassungEntwicklung eines belastbaren KPI-Fundaments mit einheitlichen Definitionen für zentrale UnternehmenskennzahlenSicherstellung von Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und EU-konformer DatenverarbeitungEnge Abstimmung mit Engineering, Analytics und Business Stakeholdern Anforderungsprofil Fundierte praktische Erfahrung im Data Engineering und eigenständige Umsetzung produktiver DatenpipelinesSehr gute Kenntnisse in Python und SQLPraktische Erfahrung mit Google Cloud Platform und BigQueryErfahrung mit dbt, Datenmodellierung und der Zusammenführung unterschiedlicher DatenquellenVerständnis für Herausforderungen wie Identity Resolution, Datenqualität und DuplikaterkennungIdealerweise erste Berührungspunkte mit Datenarchitekturen für LLMs und generative AIFreude an einem Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum und noch nicht vollständig definierten StrukturenFähigkeit, technische Anforderungen selbstständig zu strukturieren, sinnvoll zu priorisieren und pragmatisch umzusetzenVerständnis der DSGVO sowie des verantwortungsvollen Umgangs mit personenbezogenen DatenKommunikationsstärke und die Fähigkeit, zwischen technischen Teams und Fachbereichen zu vermittelnSichere Kommunikation auf Deutsch und Englisch What's On Offer Modernes, technologieorientiertes ArbeitsumfeldHomeoffice-MöglichkeitModerne technische Ausstattung30 Tage UrlaubZuschuss zu einem Sport- und FitnessangebotStrukturierte Einarbeitung und professionelles OnboardingRegelmäßige Team- und AustauschformateAttraktives Vergütungsmodell Quote job ref: JN-102026-7116857